#!/usr/bin/evn python3
#-*- coding:utf-8  -*-

#collections是Python内建的一个集合模块，提供了许多有用的集合类。

# ---------------------------------------------------------------------------------------------------
#  namedtuple
'''
我们知道tuple可以表示不变集合，例如，一个点的二维坐标就可以表示成：

>>> p = (1, 2)

但是，看到(1, 2)，很难看出这个tuple是用来表示一个坐标的。

定义一个class又小题大做了，这时，namedtuple就派上了用场：
'''
from collections import namedtuple
Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
p = Point(1, 2)
print(p.x,',',p.y)

"""
namedtuple是一个函数，它用来创建一个自定义的tuple对象，并且规定了tuple元素的个数，并可以用属性而不是索引来引用tuple的某个元素。

这样一来，我们用namedtuple可以很方便地定义一种数据类型，它具备tuple的不变性，又可以根据属性来引用，使用十分方便。

可以验证创建的Point对象是tuple的一种子类：
"""
print(isinstance(p, Point))
print(isinstance(p, tuple))

#类似的，如果要用坐标和半径表示一个圆，也可以用namedtuple定义：
# namedtuple('名称', [属性list]):
Circle = namedtuple('Circle', ['x', 'y', 'r'])
print()

# ---------------------------------------------------------------------------------------------------
#  deque
'''
使用list存储数据时，按索引访问元素很快，但是插入和删除元素就很慢了，因为list是线性存储，数据量大的时候，插入和删除效率很低。

deque是为了高效实现插入和删除操作的双向列表，适合用于队列和栈：
'''

from collections import deque
q = deque(['a', 'b', 'c'])
q.append('x')
q.appendleft('y')
print(q)

# deque除了实现list的append()和pop()外，还支持appendleft()和popleft()，这样就可以非常高效地往头部添加或删除元素。
print()

# ---------------------------------------------------------------------------------------------------
#  defaultdict
'''
使用dict时，如果引用的Key不存在，就会抛出KeyError。如果希望key不存在时，返回一个默认值，就可以用defaultdict：
'''
from collections import defaultdict
dd = defaultdict(lambda: 'N/A')
dd['key1'] = 'abc'
print(dd['key1'])   # key1存在
print(dd['key2'])   # key2不存在，返回默认值
"""
注意默认值是调用函数返回的，而函数在创建defaultdict对象时传入。

除了在Key不存在时返回默认值，defaultdict的其他行为跟dict是完全一样的。
"""
print()

# ---------------------------------------------------------------------------------------------------
#  OrderedDict
'''
使用dict时，Key是无序的。在对dict做迭代时，我们无法确定Key的顺序。

如果要保持Key的顺序，可以用OrderedDict：
'''
from collections import OrderedDict
d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
print(d)   # dict的Key !可能!是无序的
od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
print(od)   # OrderedDict的Key是有序的

#注意，OrderedDict的Key会按照插入的顺序排列，不是Key本身排序：

od = OrderedDict()
od['z'] = 1
od['y'] = 2
od['x'] = 3

print(list(od.keys()))    # 按照插入的Key的顺序返回
print()
#OrderedDict可以实现一个FIFO（先进先出）的dict，当容量超出限制时，先删除最早添加的Key：
#from collections import OrderedDict
class LastUpdatedOrderedDict(OrderedDict):

    def __init__(self, capacity):
        super(LastUpdatedOrderedDict, self).__init__()
        self._capacity = capacity

    def __setitem__(self, key, value):
        containsKey = 1 if key in self else 0
        if len(self) - containsKey >= self._capacity:
            last = self.popitem(last=False)
            print('remove:', last)
        if containsKey:
            del self[key]
            print('set:', (key, value))
        else:
            print('add:', (key, value))
        OrderedDict.__setitem__(self, key, value)

od = LastUpdatedOrderedDict(5)
od['a'] = 1
od['b'] = 2
od['c'] = 3
od['d'] = 4
od['e'] = 5
od['f'] = 6
print(list(od.keys())) 
print()


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#  Counter

#Counter是一个简单的计数器，例如，统计字符出现的个数：

from collections import Counter
c = Counter()
for ch in 'programming':
    c[ch] = c[ch] + 1
print(c)

"""
Counter实际上也是dict的一个子类，上面的结果可以看出，字符'g'、'm'、'r'各出现了两次，其他字符各出现了一次。
小结

collections模块提供了一些有用的集合类，可以根据需要选用。
"""















